基于模式識別的推薦技術(shù)的研究與應(yīng)用.pdf

1、在信息爆炸的今天，推薦系統(tǒng)作為信息的一種有效組織形式，正受到越來越多的關(guān)注。本文將模式識別引入推薦系統(tǒng)，利用模式識別對用戶進行分類，并根據(jù)分類結(jié)果中用戶的興趣特征分布，為目標用戶提供項目推薦。
　　首先，介紹了推薦系統(tǒng)和模式識別的基本概念、研究進展和研究方法，為本文的研究提供了理論基礎(chǔ)。
　　其次，本文在模式識別的基礎(chǔ)上，設(shè)計了基于模式識別的推薦算法。本文以MovieLens數(shù)據(jù)集為例，將用戶對項目的打分分解為用戶對項目所含

2、興趣標簽的打分，根據(jù)用戶對不同興趣標簽的平均打分分布情況，建立了用戶的興趣偏好向量，從用戶的興趣偏好向量中提取用戶的興趣特征。
　　第三，本文提出了一種基于K-means聚類的用戶興趣特征選擇法。根據(jù)用戶的興趣特征集合，構(gòu)建興趣特征子集。每一個特征子集利用K-means聚類算法確定其最佳的分類數(shù)，然后以DBIndex準則設(shè)定一個判斷函數(shù)用于特征選擇，最后從選擇的特征子集中刪除掉相關(guān)性較大的特征，保留下來的特征即為所求的特征。